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一. RAG技术概述
1.1 什么是RAG？
RAG（Retrieval-Augmented Generation，检索增强生成） 是一种将信息检索与文本生成相结合的技术，通过实时从外部知识库中检索相关文档，增强大语言模型（LLM）的生成准确性和事实性。其核心价值在于解决LLM的三大痛点：
- 知识固化：预训练数据无法实时更新幻觉问题：生成内容缺乏事实依据领域局限：难以直接处理专业领域问题
典型应用场景：
- 智能客服（如阿里小蜜日均处理千万级问答）法律/医疗领域专业问答企业知识库增强（如微软将RAG集成到Copilot）
二. RAG如何增强大模型能力
2.1 核心增强机制
- 动态知识注入：每次生成前检索最新资料（如股票实时数据）证据可追溯：生成结果附带参考文档片段长文本处理：通过检索压缩超长上下文（如处理100页PDF）
案例对比：
2.2 技术优势
低成本：无需微调即可适配新领域
可解释性：检索结果提供生成依据
安全性：通过知识库过滤敏感内容
三. RAG核心原理与全流程解析
3.1 技术架构图
用户提问 → 向量化 → 检索 → 文档排序 → 上下文构建 → LLM生成 → 输出3.2 分阶段详解
阶段1：数据预处理与索引
代码示例：构建向量数据库（使用FAISS）
from sentence_transformers import SentenceTransformer import faiss import numpy as np # 加载嵌入模型 encoder = SentenceTransformer('all-MiniLM-L6-v2') # 假设documents是加载的文本列表 documents = ["大模型原理...", "RAG技术优点..."] embeddings = encoder.encode(documents) # 创建FAISS索引 dim = embeddings.shape[1] index = faiss.IndexFlatL2(dim) index.add(embeddings) # 保存索引 faiss.write_index(index, "rag_index.faiss")阶段2：实时检索与重排序
代码示例：检索Top-K文档
def retrieve(query: str, k=5): query_embedding = encoder.encode([query]) distances, indices = index.search(query_embedding, k) return [documents[i] for i in indices[0]] # 示例 results = retrieve("如何提高RAG的准确性？") print("相关文档：", results[:2])阶段3：上下文构建与生成
代码示例：调用LLM生成
from transformers import pipeline generator = pipeline("text-generation", model="gpt2") def rag_generate(query): contexts = retrieve(query) prompt = f"基于以下信息回答问题：\n{contexts}\n\n问题：{query}\n答案：" return generator(prompt, max_length=500)[0]['generated_text'] # 执行 answer = rag_generate("RAG有哪些优化方法？") print(answer)3.3 高级优化策略
检索增强：
- HyDE：先用LLM生成假设答案，再检索相关文档Rerank：用交叉编码器（cross-encoder）对初筛结果重排序
生成控制：
- 引用标注：在生成文本中标记参考来源置信度过滤：丢弃低质量检索结果
代码示例：HyDE优化实现
def hyde_retrieve(query): # 生成假设答案 hypo_answer = generator(f"假设答案：{query}", max_length=100)[0]['generated_text'] # 基于假设答案检索 return retrieve(hypo_answer)注：本文代码需安装以下依赖：
pip install sentence-transformers faiss-cpu transformers更多AI大模型应用开发学习内容，尽在聚客AI学院。
